回歸預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進蜣螂算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測

預(yù)測效果

基本描述

1.Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進蜣螂優(yōu)化算法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測；
2.運行環(huán)境為Matlab2021b；
3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個特征，輸出單個變量，多變量回歸預(yù)測，
main.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾；
4.命令窗口輸出R2、MSE、MAE、MAPE多指標評價；
5.優(yōu)化學(xué)習(xí)率，隱藏層節(jié)點，正則化系數(shù)；

程序設(shè)計

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復(fù)Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進蜣螂優(yōu)化算法-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測。

 
%% 建立模型
lgraph = layerGraph();                                                   % 建立空白網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
tempLayers = [
    sequenceInputLayer([num_dim, 1, 1], "Name", "sequence")              % 建立輸入層，輸入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為[num_dim, 1, 1]
    sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                            % 建立序列折疊層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                  % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中
tempLayers = [
    convolution2dLayer([3, 1], 16, "Name", "conv_1", "Padding", "same")  % 建立卷積層,卷積核大小[3, 1]，16個特征圖
    reluLayer("Name", "relu_1")                                          
tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer("Name", "sequnfold")                      % 建立序列反折疊層
    flattenLayer("Name", "flatten")                                  % 網(wǎng)絡(luò)鋪平層
       fullyConnectedLayer(num_class, "Name", "fc")                                      % 分類層
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                              % 將上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入空白結(jié)構(gòu)中
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/out", "conv_1");             % 折疊層輸出 連接 卷積層輸入
lgraph = connectLayers(lgraph, "seqfold/miniBatchSize", "sequnfold/miniBatchSize"); 
                                                                     

%% 參數(shù)設(shè)置
options = trainingOptions('adam', ...     % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 500,...                 % 最大訓(xùn)練次數(shù) 
    'InitialLearnRate', best_lr,...          % 初始學(xué)習(xí)率為0.001
    'L2Regularization', best_l2,...         % L2正則化參數(shù)
    'LearnRateSchedule', 'piecewise',...  % 學(xué)習(xí)率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1,...        % 學(xué)習(xí)率下降因子 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 400,...        % 經(jīng)過訓(xùn)練后 學(xué)習(xí)率為 0.001*0.1
    'Shuffle', 'every-epoch',...          % 每次訓(xùn)練打亂數(shù)據(jù)集
    'ValidationPatience', Inf,...         % 關(guān)閉驗證
    'Plots', 'training-progress',...      % 畫出曲線
    'Verbose', false);

%% 訓(xùn)練
net = trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-800278.html

到了這里，關(guān)于回歸預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)MSADBO-CNN-LSTM基于改進蜣螂算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征回歸預(yù)測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！